基于spin image的人脸点云特征定位

展示一个三维人脸点云特征点定位方法。通过HK(平均曲率和高斯曲率)这一曲面形状描述方法,划分人脸特征点候选区域,对特征点形成的旋转图像(spin image)进行比较,实现任意姿态下的鼻尖点和左右内眼角点的定位。原始的旋转图像算法计算量太大,运算时间过长,无法获得实际应用,在原算法的基础上,只对筛选出来的少量重要特征点进行区域曲面重构,避免大量无意义的点运算,提高旋转图像算法的实时性能。在GavabDB数据库上的实验结果表明,该方法最高获得了95.37%的识别率,对姿态、表情变化具有一定的鲁棒性。